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title: Euia-AducSdr |
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emoji: 🎥 |
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colorFrom: indigo |
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colorTo: purple |
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sdk: docker |
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app_file: app.py |
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pinned: true |
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license: agpl-3.0 |
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setup_file: setup.sh |
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short_description: Uma implementação aberta e funcional da arquitetura ADUC-SDR |
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### 🇧🇷 Português |
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Uma implementação aberta e funcional da arquitetura ADUC-SDR (Arquitetura de Unificação Compositiva - Escala Dinâmica e Resiliente), projetada para a geração de vídeo coerente de longa duração. Este projeto materializa os princípios de fragmentação, navegação geométrica e um mecanismo de "eco causal 4bits memoria" para garantir a continuidade física e narrativa em sequências de vídeo geradas por múltiplos modelos de IA. |
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**Licença:** Este projeto é licenciado sob os termos da **GNU Affero General Public License v3.0**. Isto significa que se você usar este software (ou qualquer trabalho derivado) para fornecer um serviço através de uma rede, você é **obrigado a disponibilizar o código-fonte completo** da sua versão para os usuários desse serviço. |
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- **Copyright (C) 4 de Agosto de 2025, Carlos Rodrigues dos Santos** |
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- Uma cópia completa da licença pode ser encontrada no arquivo [LICENSE](LICENSE). |
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### 🇬🇧 English |
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An open and functional implementation of the ADUC-SDR (Architecture for Compositive Unification - Dynamic and Resilient Scaling) architecture, designed for long-form coherent video generation. This project materializes the principles of fragmentation, geometric navigation, and a "causal echo 4bits memori" mechanism to ensure physical and narrative continuity in video sequences generated by multiple AI models. |
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**License:** This project is licensed under the terms of the **GNU Affero General Public License v3.0**. This means that if you use this software (or any derivative work) to provide a service over a network, you are **required to make the complete source code** of your version available to the users of that service. |
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- **Copyright (C) August 4, 2025, Carlos Rodrigues dos Santos** |
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- A full copy of the license can be found in the [LICENSE](LICENSE) file. |
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## **Aviso de Propriedade Intelectual e Patenteamento** |
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### **Processo de Patenteamento em Andamento (EM PORTUGUÊS):** |
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A arquitetura e o método **ADUC (Automated Discovery and Orchestration of Complex tasks)**, conforme descritos neste projeto e nas reivindicações associadas, estão **atualmente em processo de patenteamento**. |
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O titular dos direitos, Carlos Rodrigues dos Santos, está buscando proteção legal para as inovações chave da arquitetura ADUC, que incluem, mas não se limitam a: |
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* Fragmentação e escalonamento de solicitações que excedem limites de contexto de modelos de IA. |
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* Distribuição inteligente de sub-tarefas para especialistas heterogêneos. |
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* Gerenciamento de estado persistido com avaliação iterativa e realimentação para o planejamento de próximas etapas. |
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* Planejamento e roteamento sensível a custo, latência e requisitos de qualidade. |
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* O uso de "tokens universais" para comunicação agnóstica a modelos. |
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Ao utilizar este software e a arquitetura ADUC aqui implementada, você reconhece a natureza inovadora desta arquitetura e que a **reprodução ou exploração da lógica central da ADUC em sistemas independentes pode infringir direitos de patente pendente.** |
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### **Patent Pending (IN ENGLISH):** |
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The **ADUC (Automated Discovery and Orchestration of Complex tasks)** architecture and method, as described in this project and its associated claims, are **currently in the process of being patented.** |
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The rights holder, Carlos Rodrigues dos Santos, is seeking legal protection for the key innovations of the ADUC architecture, including, but not limited to: |
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* Fragmentation and scaling of requests exceeding AI model context limits. |
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* Intelligent distribution of sub-tasks to heterogeneous specialists. |
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* Persistent state management with iterative evaluation and feedback for planning subsequent steps. |
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* Cost, latency, and quality-aware planning and routing. |
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* The use of "universal tokens" for model-agnostic communication. |
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By using this software and the ADUC architecture implemented herein, you acknowledge the innovative nature of this architecture and that **the reproduction or exploitation of ADUC's core logic in independent systems may infringe upon pending patent rights.** |
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### Detalhes Técnicos e Reivindicações da ADUC |
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#### 🇧🇷 Definição Curta (para Tese e Patente) |
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**ADUC** é um *framework pré-input* e *intermediário* de **gerenciamento de prompts** que: |
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1. **fragmenta** solicitações acima do limite de contexto de qualquer modelo, |
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2. **escala linearmente** (processo sequencial com memória persistida), |
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3. **distribui** sub-tarefas a **especialistas** (modelos/ferramentas heterogêneos), e |
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4. **realimenta** a próxima etapa com avaliação do que foi feito/esperado (LLM diretor). |
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Não é um modelo; é uma **camada orquestradora** plugável antes do input de modelos existentes (texto, imagem, áudio, vídeo), usando *tokens universais* e a tecnologia atual. |
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#### 🇬🇧 Short Definition (for Thesis and Patent) |
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**ADUC** is a *pre-input* and *intermediate* **prompt management framework** that: |
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1. **fragments** requests exceeding any model's context limit, |
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2. **scales linearly** (sequential process with persisted memory), |
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3. **distributes** sub-tasks to **specialists** (heterogeneous models/tools), and |
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4. **feeds back** to the next step with an evaluation of what was done/expected (director LLM). |
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It is not a model; it is a pluggable **orchestration layer** before the input of existing models (text, image, audio, video), using *universal tokens* and current technology. |
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#### 🇧🇷 Elementos Essenciais (Telegráfico) |
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* **Agnóstico a modelos:** opera com qualquer LLM/difusor/API. |
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* **Pré-input manager:** recebe pedido do usuário, **divide** em blocos ≤ limite de tokens, **prioriza**, **agenda** e **roteia**. |
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* **Memória persistida:** resultados/latentes/“eco” viram **estado compartilhado** para o próximo bloco (nada é ignorado). |
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* **Especialistas:** *routers* decidem quem faz o quê (ex.: “descrição → LLM-A”, “keyframe → Img-B”, “vídeo → Vid-C”). |
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* **Controle de qualidade:** LLM diretor compara *o que fez* × *o que deveria* × *o que falta* e **regenera objetivos** do próximo fragmento. |
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* **Custo/latência-aware:** planeja pela **VRAM/tempo/custo**, não tenta “abraçar tudo de uma vez”. |
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#### 🇬🇧 Essential Elements (Telegraphic) |
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* **Model-agnostic:** operates with any LLM/diffuser/API. |
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* **Pre-input manager:** receives user request, **divides** into blocks ≤ token limit, **prioritizes**, **schedules**, and **routes**. |
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* **Persisted memory:** results/latents/“echo” become **shared state** for the next block (nothing is ignored). |
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* **Specialists:** *routers* decide who does what (e.g., “description → LLM-A”, “keyframe → Img-B”, “video → Vid-C”). |
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* **Quality control:** director LLM compares *what was done* × *what should be done* × *what is missing* and **regenerates objectives** for the next fragment. |
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* **Cost/latency-aware:** plans by **VRAM/time/cost**, does not try to “embrace everything at once”. |
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#### 🇧🇷 Reivindicações Independentes (Método e Sistema) |
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**Reivindicação Independente (Método) — Versão Enxuta:** |
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1. **Método** de **orquestração de prompts** para execução de tarefas acima do limite de contexto de modelos de IA, compreendendo: |
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(a) **receber** uma solicitação que excede um limite de tokens; |
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(b) **analisar** a solicitação por um **LLM diretor** e **fragmentá-la** em sub-tarefas ≤ limite; |
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(c) **selecionar** especialistas de execução para cada sub-tarefa com base em capacidades declaradas; |
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(d) **gerar** prompts específicos por sub-tarefa em **tokens universais**, incluindo referências ao **estado persistido** de execuções anteriores; |
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(e) **executar sequencialmente** as sub-tarefas e **persistir** suas saídas como memória (incluindo latentes/eco/artefatos); |
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(f) **avaliar** automaticamente a saída versus metas declaradas e **regenerar objetivos** do próximo fragmento; |
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(g) **iterar** (b)–(f) até que os critérios de completude sejam atendidos, produzindo o resultado agregado; |
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em que o framework **escala linearmente** no tempo e armazenamento físico, **independente** da janela de contexto dos modelos subjacentes. |
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**Reivindicação Independente (Sistema):** |
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2. **Sistema** de orquestração de prompts, compreendendo: um **planejador LLM diretor**; um **roteador de especialistas**; um **banco de estado persistido** (incl. memória cinética para vídeo); um **gerador de prompts universais**; e um **módulo de avaliação/realimentação**, acoplados por uma **API pré-input** a modelos heterogêneos. |
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#### 🇬🇧 Independent Claims (Method and System) |
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**Independent Claim (Method) — Concise Version:** |
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1. A **method** for **prompt orchestration** for executing tasks exceeding AI model context limits, comprising: |
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(a) **receiving** a request that exceeds a token limit; |
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(b) **analyzing** the request by a **director LLM** and **fragmenting it** into sub-tasks ≤ the limit; |
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(c) **selecting** execution specialists for each sub-task based on declared capabilities; |
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(d) **generating** specific prompts per sub-task in **universal tokens**, including references to the **persisted state** of previous executions; |
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(e) **sequentially executing** the sub-tasks and **persisting** their outputs as memory (including latents/echo/artifacts); |
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(f) **automatically evaluating** the output against declared goals and **regenerating objectives** for the next fragment; |
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(g) **iterating** (b)–(f) until completion criteria are met, producing the aggregated result; |
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wherein the framework **scales linearly** in time and physical storage, **independent** of the context window of the underlying models. |
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**Independent Claim (System):** |
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2. A prompt orchestration **system**, comprising: a **director LLM planner**; a **specialist router**; a **persisted state bank** (incl. kinetic memory for video); a **universal prompt generator**; and an **evaluation/feedback module**, coupled via a **pre-input API** to heterogeneous models. |
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#### 🇧🇷 Dependentes Úteis |
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* (3) Onde o roteamento considera **custo/latência/VRAM** e metas de qualidade. |
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* (4) Onde o banco de estado inclui **eco cinético** para vídeo (últimos *n* frames/latentes/fluxo). |
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* (5) Onde a avaliação usa métricas específicas por domínio (Lflow, consistência semântica, etc.). |
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* (6) Onde *tokens universais* padronizam instruções entre especialistas. |
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* (7) Onde a orquestração decide **cut vs continuous** e **corte regenerativo** (Déjà-Vu) ao editar vídeo. |
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* (8) Onde o sistema **nunca descarta** conteúdo excedente: **reagenda** em novos fragmentos. |
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#### 🇬🇧 Useful Dependents |
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* (3) Wherein routing considers **cost/latency/VRAM** and quality goals. |
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* (4) Wherein the state bank includes **kinetic echo** for video (last *n* frames/latents/flow). |
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* (5) Wherein evaluation uses domain-specific metrics (Lflow, semantic consistency, etc.). |
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* (6) Wherein *universal tokens* standardize instructions between specialists. |
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* (7) Wherein orchestration decides **cut vs continuous** and **regenerative cut** (Déjà-Vu) when editing video. |
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* (8) Wherein the system **never discards** excess content: it **reschedules** it in new fragments. |
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#### 🇧🇷 Como isso conversa com SDR (Vídeo) |
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* **Eco Cinético**: é um **tipo de estado persistido** consumido pelo próximo passo. |
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* **Déjà-Vu (Corte Regenerativo)**: é **uma política de orquestração** aplicada quando há edição; ADUC decide, monta os prompts certos e chama o especialista de vídeo. |
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* **Cut vs Continuous**: decisão do **diretor** com base em estado + metas; ADUC roteia e garante a sobreposição/remoção final. |
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#### 🇬🇧 How this Converses with SDR (Video) |
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* **Kinetic Echo**: is a **type of persisted state** consumed by the next step. |
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* **Déjà-Vu (Regenerative Cut)**: is an **orchestration policy** applied during editing; ADUC decides, crafts the right prompts, and calls the video specialist. |
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* **Cut vs Continuous**: decision made by the **director** based on state + goals; ADUC routes and ensures the final overlap/removal. |
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#### 🇧🇷 Mensagem Clara ao Usuário (Experiência) |
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> “Seu pedido excede o limite X do modelo Y. Em vez de truncar silenciosamente, o **ADUC** dividirá e **entregará 100%** do conteúdo por etapas coordenadas.” |
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Isso é diferencial prático e jurídico: **não-obviedade** por transformar limite de contexto em **pipeline controlado**, com **persistência de estado** e **avaliação iterativa**. |
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#### 🇬🇧 Clear User Message (Experience) |
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> "Your request exceeds model Y's limit X. Instead of silently truncating, **ADUC** will divide and **deliver 100%** of the content through coordinated steps." |
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This is a practical and legal differentiator: **non-obviousness** by transforming context limits into a **controlled pipeline**, with **state persistence** and **iterative evaluation**. |
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### Contact / Contato / Contacto |
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- **Author / Autor:** Carlos Rodrigues dos Santos |
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- **Email:** carlex22@gmail.com |
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- **GitHub:** [https://github.com/carlex22/Aduc-sdr](https://github.com/carlex22/Aduc-sdr) |
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- **Hugging Face Spaces:** |
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- [Ltx-SuperTime-60Secondos](https://huggingface.co/spaces/Carlexx/Ltx-SuperTime-60Secondos/) |
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- [Novinho](https://huggingface.co/spaces/Carlexxx/Novinho/) |
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